def data_load(signal_size, filename, label, InputType, task): fl = loadmat(filename)['Signal'] fl = fl['y_values'][0][0][0]['values'][0] # 每类故障的所有数据 fl = fl.T[0] fl = (fl - fl.min()) / (fl.max() - fl.min()) fl = fl.reshape(-1,) data = [] start, end = 0, signal_size while end <= fl[:signal_size*200].shape[0]: if InputType == "TD": x = fl[start:end] elif InputType == "FD": x = fl[start:end] x = FFT(x) else: print("The InputType is wrong!!") data.append(x) start += signal_size end += signal_size graphset = KNNGraph(10, data, label, task, 6) # 六类故障 return graphset什么意思

这段代码是一个数据加载函数，它的作用是从一个.mat文件中加载数据并进行预处理，然后将数据切割成一定大小的片段，并将这些数据片段输入到一个KNN图形生成器中，最后返回生成的图形集合。

具体来说，函数的输入参数包括信号片段的大小、数据文件名、标签、输入类型和任务类型。函数会从文件中加载数据，对数据进行归一化处理，并将数据切割成大小为signal_size的片段。如果输入类型为"TD"，则直接输出这些片段；如果输入类型为"FD"，则对每个片段进行快速傅里叶变换(FFT)后再输出。最后，函数将这些输入数据和标签传入KNN图形生成器中，生成对应的图形集合并返回。